간세포 암종의 비침습적 MRI 하위분류 - HepCaSt-Study (HepCaSt)

간세포 암종(HCC)은 반응 행동과 예후가 다른 이종 종양 아형 그룹입니다. 이에 대한 반응으로 세계보건기구(WHO)의 5차 버전(2019년 업데이트)은 각각 다른 종양 생물학과 결과를 가진 2개가 아닌 8개의 하위 유형을 분류합니다. 새로운 분류는 보다 개인화된 치료 접근 방식을 최적화하는 핵심 요소로 작용할 수 있으므로 특히 진단 분야는 이러한 새로운 하위 유형을 일상적인 임상 알고리즘에 가능한 한 빨리 구현해야 합니다.

이미징은 이 상황에서 중요한 역할을 합니다. 최신 및 고급 MRI 기술은 정확한 조직 특성화를 허용합니다. 또한, Gd-EOB(Primovist) 사용과 같은 최신 세대 간담도 조영제의 도움으로 국소 간 병변의 장기 기능 및 특정 흡수 행동을 정량화하고 측정할 수 있습니다. HCC 이질성의 특성화를 발전시킬 수 있는 또 다른 접근 방식은 방사성 분석을 포함한 인공 지능(AI) 기반 이미지 후처리 알고리즘의 사용 및 개발입니다.

현재까지 새로운 WHO HCC 하위 유형과 관련하여 확립된 이미징 기능이 없습니다. 우리 프로젝트의 목표는 새로운 HCC 하위 유형과 상관 관계가 있는 이미징 바이오마커를 식별하여 비침습적으로 분류하는 데 도움을 주는 것입니다. 공동 작업자의 도움을 받아 다음 단계로 방사선 병리학 참조 데이터베이스를 용이하게 할 것입니다. 세 번째 단계에서는 큐레이팅한 데이터의 도움으로 AI 기반 후처리 알고리즘을 사용하여 비침습적으로 하위 유형을 분류하고 환자의 개별 치료 반응 및 예후를 예측/추정하여 형태학적 이미징 특성을 식별하려고 노력할 것입니다. 마지막 과제는 이러한 알고리즘을 일상적인 임상 루틴에 구현하는 것이므로 인터페이스 딜레마를 식별하고 이를 해결하기 위한 스마트 솔루션을 제시해야 합니다.

우리는 업데이트된 WHO 기준을 임상 작업 흐름에 구현함으로써 HCC의 진단 및 치료에 대한 현재 믿음과 지침이 바뀔 것이라고 확신합니다. Primovist를 사용한 MRI HCC 이미징은 이 프로젝트에서 중요한 역할을 할 것입니다. 우리 프로젝트의 결과는 개인화된 치료 접근법을 개선하기 위해 HCC의 영상 및 치료 평가의 초석으로 나타낼 지식을 제공할 수 있습니다.